OpenACC：並行加速器編程的一個利器

一、簡介

OpenACC（Open Accelerators）是一個並行編程標準，用於將代表並行程序結構的指令添加到現有的CPU和GPU代碼中，從而加速應用程序的執行。OpenACC為科學、高性能和加速計算提供快速、可移植的編程模型。

OpenACC的目標是提供可移植性，這意味着具有大量計算資源的多核計算機可以使用OpenACC，並且在C、C++、Fortran等不同語言中可以使用它。為了提高可移植性，開發者可以使用不同的編譯器和硬件（如AMD、Intel、NVIDIA等）。與CUDA和OpenCL相比，OpenACC代碼編寫起來更加簡單，易於理解和維護。

二、OpenACC的基本語法

OpenACC的指令受到C和Fortran編譯器的支持，並且可以在CPU和GPU上執行。要在CPU和GPU之間移動數據及指令，我們需要使用下面三種關鍵字：

• #pragma acc kernels：標明符合此條件的代碼塊會在GPU上並行執行。
• #pragma acc data：內存數據傳輸管理，將數據從主機內存傳輸到設備內存或者從設備內存傳輸到主機內存，控制內存數據的訪問範圍。
• #pragma acc loop：在可並行的循環構造代碼前用此指令，將其並行化。

下面是一段使用OpenACC語法編寫的向量加法程序：

#include <stdio.h>
#include <openacc.h>

void add (int n, float *a, float *b, float *x)
{
  #pragma acc data copyin(a[0:n], b[0:n]) copyout(x[0:n])
  {
    #pragma acc kernels loop gang, vector(64)
      for (int i = 0; i < n; ++i)
        x[i] = a[i] + b[i];
  }
}

int main()
{
  int n = 1000;
  float a[n], b[n], x[n];

  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    a[i] = i;
    b[i] = i+1;
  }

  add(n, a, b, x);

  for (int i = 0; i < 10; ++i)
    printf("%.2f ", x[i]);
  printf("... ");

  for (int i = n-10; i < n; ++i)
    printf("%.2f ", x[i]);
  printf("\n");

  return 0;
}

在主函數中，我們創建了三個長度為1000的浮點數數組，並將其中的元素填充為a[i] = i和b[i] = i+1。然後，我們調用向量加函數，將其傳遞給函數，並將結果打印到控制台上。

向量加函數先將輸入數據從主機內存傳輸到設備內存，以便GPU可以執行計算。計算完成後，函數將結果從設備內存傳輸回主機內存。執行計算的內核使用pragma acc kernels loop指令進行並行化。循環語句是可並行的，所以我們可以使用指令標記循環以適合GPU體系結構。

三、OpenACC的性能調優

在使用OpenACC實現程序加速的時候，通過調整一些參數和修改程序的一些部分可以提高OpenACC程序的性能。

1. 調整向量大小

當調整向量的大小時，我們需要考慮到向量大小的快速變化，以便程序在任何時候都可以進行最佳的計算。可以通過調整循環迭代次數、修改緩存塊大小、修改並行化行數和列數等方式進行調優。

2. 記錄時間並分析性能

了解程序在不同環境下的操作時間變化是很重要的，這有助於我們確定哪些部分可以進行優化，以及如何優化。在程序中添加計時器，可以幫助我們檢查程序的性能。

3. 選擇合適的GPU架構

根據GPU的計算能力和響應時間，選擇合適的GPU架構是很重要的。該架構的並行性能與程序開發人員使用的工具和方法密切相關。選擇性能較高的GPU，並優化OpenACC實現，可以調整程序的性能。

四、OpenACC應用場景

OpenACC可以應用於各種科學計算和工程應用程序。這包括研究領域，如流體動力學、天氣預報、地震模擬和量子化學計算等，以及工業應用程序，如CAD/CAM、圖像處理、通信處理和嵌入式控制等。

下面是一個利用OpenACC實現的大矩陣相乘程序：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <openacc.h>

const int N = 1023;

void init (int n, float *mtx)
{
  for (int i = 0; i < n; i++)
    for (int j = 0; j < n; j++)
      mtx[i*n+j] = (float)(rand()%100);
}

void matmul (int n, float *a, float *b, float *c)
{
  #pragma acc data create(a[0:n*n],b[0:n*n],c[0:n*n])
  {
    #pragma acc kernels
      {
        #pragma acc loop gang
        for (int i = 0; i < n; i++) {
          #pragma acc loop vector
          for (int j = 0; j < n; j++) {
            float s = 0;
            #pragma acc loop reduction(+:s)
            for (int k = 0; k < n; k++)
              s += a[i*n+k] * b[k*n+j];
            c[i*n+j] = s;
          }
        }
      }
  }
}

int main()
{
  float *a, *b, *c;

  a = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));
  b = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));
  c = (float*)malloc(N*N*sizeof(float));

  init (N, a);
  init (N, b);

  double t1 = omp_get_wtime();

  matmul(N, a, b, c);

  double t2 = omp_get_wtime();

  printf("Time: %.6f\n", t2-t1);

  free(a);
  free(b);
  free(c);

  return 0;
}

在主函數中，我們創建了三個N * N的浮點數數組，並將其初始化為隨機值。調用matmul函數計算這兩個矩陣相乘的結果，並將執行時間打印到控制台上。

函數matmul在第一步創建了實例變量，以便GPU可以進行計算。接下來使用指令標記循環以適合GPU體系結構。在循環內部，我們使用矩陣乘法計算結果。

五、總結

OpenACC為開發人員提供了一種簡單的方法來加速應用程序，特別是在科學計算和工程領域。它提供了一個方便的編程模型，可以跨不同的CPU和GPU架構移植代碼。

在使用OpenACC進行程序加速的過程中，開發人員需要理解程序的處理和並行化流程。還需要了解如何調整向量大小、記錄時間和分析性能、選擇合適的GPU架構來提高程序的性能。